基于優(yōu)化型支持向量回歸機的都市圈物流需求預測研究.pdf

1、物流需求預測研究在過去一直都是一個社會研究的熱點與難點，在過去由于數(shù)據的不夠充分性，使得學者們只能針對大區(qū)域進行物流需求研究，對都市圈內的物流需求研究還不是很深入。但是對于地方政府來說，該地區(qū)的物流規(guī)模才能讓其了解到自己管轄區(qū)域的物流現(xiàn)狀，進而做出合理的政策。另外針對都市圈經濟群來說，數(shù)據的收集往往是不夠完善的，統(tǒng)計時間也不是很久，數(shù)據的代表性不是很強，地方政府往往記錄的指標又比較多、這些細分數(shù)據對物流需求規(guī)模都會存在一定的影響。因而，

2、根據研究對象的特點建立適用的、科學的物流需求量化指標體系以及對應的預測模型也就成為了重中之重。本文對都市圈物流需求問題主要從以下幾部分進行探討。
　　第一部分，主要對當前國內外關于都市圈物流需求問題的研究現(xiàn)狀進行梳理和分析，從中發(fā)現(xiàn)問題并提出問題。并簡要概述了本論文的主要研究內容、文章框架、研究方法與創(chuàng)新等。
　　第二部分，對都市圈物流及其物流需求進行了概述，具體分析了都市圈物流的功能要素。然后對都市圈物流需求的特征進行了分

3、析，接著具體分析了都市圈物流需求的影響因素。
　　第三部分，針對都市圈物流需求的特點，主要使用文獻計量方法對目前都市圈物流需求量化指標的相關文獻進行整理，最后選出了眾多的指標。并在相關的選取原則下，結合實際情況整理、分析并提出了三大維度的指標:經濟規(guī)模指標、物流能力規(guī)模指標、人口規(guī)模指標。選出了三大指標包含了九項具有說服力的量化指標體系。
　　第四部分，主要對目前國內外的預測方法進行了對比分析，文中選擇了目前最為常用的灰色預

4、測、神經網絡預測、支持向量機等預測方法進行了理論分析。通過對比分析各個預測模型的優(yōu)缺點，結合量化指標的特點選取了支持向量回歸機作為相應的預測方法。
　　第五部分，主要根據目前的研究現(xiàn)狀和都市圈物流需求量化指標的特性，首先使用主成分分析對眾多的量化指標進行處理，使得訓練數(shù)據更加的貼合于支持向量回歸預測模型，從而縮短了訓練的時間并避免了重復性;在此基礎上，文中提出了使用反雙曲線正弦函數(shù)對支持向量回歸機進行優(yōu)化，從而提高了預測的精度并縮